TattlerBird：家族への感謝を促すコミュニケーション支援デバイス
理学専攻 情報科学コース

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桐原 麻美

はじめに良好な家族関係を築くためには，些細な出来事であっても会話の実施が大切である．しかし，近年，社会において家族間のコミュニケーションの希薄化が問題視されており，特に夫婦間のコミュニケーションの量は年々減少している [1]．一方で，家族との直接的な会話の実施や感謝の気持ちを伝え合うことの大切さを認識している人は多い [2]．家族は多くの時間を共に過ごし，助け合って生活する．そこで，互いに思いやりの気持ちを持ち感謝を伝え合うことは，家族の重要なコミュニケーションだと言える．しかしながら，「感謝の気持ちを伝えるのが気恥ずかしい」，「言葉で言わなくても分かると思う」などの理由から，実際には相手に素直な気持ちを伝える機会を持つことを困難に感じている人も多い [3]．
本研究は，家族の家事の実施に対して感謝の言葉を伝えることから生まれるコミュニケーションに着目し，これを促進するシステムの開発を行った．本稿では，シチュエーションを掃除に限定し，家庭内で掃除をした家族（以下，掃除者）の掃除実施状況を，帰宅した家族に曖昧な言葉で「告げ口」してくれるロボット,“TattlerBird” 1 を提案する．TattlerBird を介在させることで，掃除者以外の家族の気付きを促し，感謝を伝える際の気恥ずかしさの緩和および直接的な会話へと導くためのきっかけ提供を目指す．

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図 1: “TattlerBird” システムの概要図．

3.1

センサ側端末Arduino Fio ，XBee Wi-Fi 5 ，3 軸加速度センサ6 を用いてコードレス掃除機に取り付けるセンシングデバイスを実装した. Arduino の電源は DC-DC コンバー
タ7 を経由して掃除機の電池から供給する．センシン
グデバイスからは，静止時・動作時の加速度データがWi-Fi 接続でデータベースに送られる．掃除機の動作判定には X, Y, Z 軸方向の合成加速度を用いた．リア
ルタイムの加速度と掃除機起動後の加速度の 1:1 加重平均値を 1 秒毎に取得・計算し，2 つの値を常に比較することで掃除開始・終了を判定している．加重平均値
は掃除終了後に初期化し，次回の動作判定には前回の掃除終了時からの加重平均値を用いる．さらに，掃除機の柄の上部に取り付けた接触位置センサにより，単なる持ち運びによる誤動作の防止および掃除者の特定を可能にする．取得した加速度および実施日時などの掃除データは，MySQL を使用し，研究室の共有 Linuxサーバ（Ubuntu）に蓄積される．

関連研究

情報技術や人工知能の発達に伴い，多数のコミュニケーションロボットが開発されている．unibo2 ，Xperia
Hello！3 ，BOCCO4 は家族を繋ぐことを主な目的に作られたロボットである．これらは，家族それぞれの出来事をロボットが通知してくれることで，会話のきっかけ，あるいは安心感の提供を目指している．小谷ら[4] はお弁当箱をツールとして用い，作り手と食べ手に時間差のあるビデオコミュニケーションを提供した．
また，荒川ら [5] は個人の気持ちを代替して表現するシステムとして，サボテン型のデバイスを提案している．このシステムは，自分の気持ちを相手が持つサボテン型ストラップの感触に反映させ，直接的なコミュニケーションを誘発することを目的としている．本研
究では，ロボットが帰宅者に対して曖昧な言葉で掃除実施状況を伝えることで，掃除者との直接的な会話のきっかけを与えることを目的とする．

3(指導教員：椎尾 一郎)

3.2

ロボット側端末

ロボットは Raspberry Pi ，サーボモータ8 ，2 種類のソレノイド9 ，曲げセンサ，Bluetooth スピーカー，インコ型のぬいぐるみを用いて実装した．実装したロボットの基盤を図 2 に示す．サーボモータとソレノイ
ドでロボットの動きを表現し，ぬいぐるみの頭部とくちばし部に取り付けた曲げセンサでユーザがロボットに触れたことを検出する．また，帰宅者の検出のために深度カメラ10 とコンピュータ11 を用い，Raspberry
Pi とソケット通信をしている．

3.3

TattlerBird

TattlerBird が持つ機能

TattlerBird は，“帰宅者の検出”，“発話”，“掃除実施評価の調整”，“ユーザとのインタラクション” の 4 つの機能を持つ．本システムは家庭の玄関への設置を想定している．外出していた家族が玄関から帰宅すると，本システムの概要図を図 1 に示す．本システムは，掃除機をかける頻度や時間をセンシングするためのセンサ側端末，センシングしたデータを管理するためのデータベース，家族に掃除実施状況を伝えるためのロボット側端末から構成される．

5 Digi International, XBee Wi-Fi（S6B） XB2B-WFWT-001
6 Kionix, KXR94-2050
7 Minmax Technology, M78AR05-0.5
8 Grand Wing Servo-Tech, GWS777FCG/6BB/JR

1 告げ口をする（Tattler）鳥（Bird）の意味で命名した.

9 タカハ機工，プッシュソレノイド CBS08300120
SODIAL(R)，アクチュエータモータ 2 ワイヤー/12V
3 http://www.sonymobile.co.jp/product/smartproducts/g1209/
10 ASUS, Xtion PRO LIVE4 https://www.ux-xu.com/product/bocco
11 MacBook Air. OS は Mac OS X 10.11.5
2 https://www.unirobot.com/

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てもらった上で，下記の項目に対して 7 段階評価で回答してもらった．

1. 親しみやすさはどのようであったか．
2. 相手に感謝したいという気持ちが想起されたか．
3. 相手とコミュニケーションをしたいと思うか．
各アンケート項目において，動き有りロボットの平均は，6.00，6.00，6.25 となり全ての項目で最も高い評価を得た．自由記述のアンケートでは，4 名全員が「聴覚以外に視覚も加わることで，言葉を受け止めやすくなった」と回答し，実体の動くロボットの存在は，直接的なコミュニケーションを誘発する効果を持つ可能性が期待できることが分かった．

図 2: （左）ロボット基盤，（右）綿で覆った様子．

4.2

機械学習を用いた掃除者の掃除実施評価の妥当性を確認するため，1 名の女性既婚者に本システムを搭載した掃除機を用いて 1ヶ月間掃除をしてもらい，掃除データ（加速度・日時・掃除時間）の取得を行った．さらに，掃除実施日について「どの程度頑張ったか」を，4 段階評価で回答してもらった13 ．掃除をした 10 日間のデータのうち前半の 5 日分を学習用，後半の 5 日分をテスト用に分け，LibSVM（RBF カーネル）を用いて評価を行い，被験者の自己評価との乖離を検証した
ところ，4/5（80%）の精度となり，機械学習による評価とアンケート結果がほぼ一致した．被験者 1 名による限定的な妥当性確認ではあるが，以上より，機械学習を用いて掃除者の頑張り度を推測することは可能であり，また，その結果を元に状況の伝達を行うことは，掃除者が感謝を欲しているタイミングでのきっかけ提供を行う上で有効的であると考えられる．

図 3: ユーザの行動とロボットの反応．
深度カメラによる人物検出が行われ，図 3 に示す表の(A) のように左右に揺れる反応を返したのち，帰宅者への挨拶を行う（例：「おかえり〜」「お疲れさま」）．
このとき，当日，掃除が実施され，帰宅者の検出時に取得した服の RGB 情報により，新規の帰宅者だと判断された場合は，掃除者の掃除実施状況の伝達も行う（例：「おかえり〜，今日もすごく頑張ってるなあ」）．この状況の伝達は，機械学習により掃除者の頑張った度合いを評価した結果を元に実施される．頑張り度の判定には，掃除者の数日間の掃除データと LibSVM12 を利用する．掃除者の掃除実施間隔・1 日の掃除時間と，実施日の掃除者自身の自己評価の関係を事前に学習させておく．学習以後は，掃除者の頑張り度が高かった日に，ロボットが帰宅者に対して掃除実施状況の伝達を実施する．これにより，コミュニケーションが生まれる適切な頻度でのきっかけ提供を目指す．機械学習による判定と掃除者の自己評価に差異が生じ，状況の伝達が過剰あるいは不足と感じた場合は，ユーザがロボットに触れることで調整が可能である．調整は，図3 に示す表の (B)(C) のように行い，ロボットはユーザの各接触に対応づけられた発話および動作を返す．

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評価実験

4.1

TattlerBird デバイス

機械学習による掃除実施評価

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まとめ

本研究では，家事を行った家族へ感謝を伝えることから生まれるコミュニケーションを支援するインタフェー
スロボット，“TattlerBird” を提案し開発を行った．実験の結果，実体の動くロボットの存在にり，帰宅した家族が掃除者に対して感謝を伝えたいと思う感情と，コミュニケーションのためのモチベーションを高める効果が期待できることが分かった．機械学習を用いた掃除実施評価については，より長期間での掃除データの取得を試み，学習用のデータ数を増やすことでより精度の高い推測が可能だと考えている．

参考文献[1] NHK 放送文化研究所「NHK 国民生活時間調査」，https://www.
gemate.co.jp/blog/data-for-romance/few-conversations/（2015）．
[2] 「いい夫婦の日」をすすめる会「いい夫婦の日アンケート調査」，https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000045.000001589.html（2014）．

本システムの有用性を確認するために，20〜25 歳の男女 4 名（平均年齢 22.5 歳，男性 1 名，女性 3 名）に，スピーカー，動き無しロボット，動き有りロボッ
ト，ディスプレイ表示による動き有りロボットの動画のそれぞれから発話された際の印象についてアンケー
ト調査を行った．実験は 1 名ずつ行い，状況設定として，被験者には “夫婦二人暮らし”，“自分が外出している間に相手が掃除をしてくれていた” 場面を想定し[3] アサヒグループホールディングスお客様生活文化研究所「家族の『ありがとう』実態調査」，http://www.asahigroup-holdings.com/news/2011/1108.html（2011）．
[4] 小谷尚子，塚田浩二，渡邊恵太，椎尾一郎：LunchCommunicator お弁当箱を介したコミュニケーション支援システム，情報処理学会創立 50周年記念（第 72 回）全国大会講演論文集，pp. 4-205-4-260（2010）．
[5] 荒川みなみ，米山修史，越野大晴，高橋一磨，矢嶋洋介，水谷竜也，富坂壮，高橋未由希，細川泰佑，小谷梓，中川権一，山下清美：素直な気持ちを触覚を通して伝えるコミュニケーション支援，情報処理学会 インタラクション（2010）．

12 オープンソースの機械学習ライブラリ

13 今回の実験では，被験者は全ての評価を 1〜3 で回答

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